demozaikowanie

Kontroluje sposób demozaikowania plików raw.

🔗filtry bayerowskie

Komórki sensora aparatu cyfrowego nie są wrażliwe na kolory – są w stanie rejestrować jedynie różne poziomy jasności. Aby uzyskać kolorowy obraz, każda komórka jest pokryta filtrem koloru (czerwonym, zielonym lub niebieskim), który przede wszystkim przepuszcza światło o tym kolorze. Oznacza to, że każdy piksel surowego obrazu zawiera tylko informacje o jednym kanale koloru.

Filtry kolorów są zwykle ułożone we wzór mozaiki znany jako macierz filtrów Bayera. Algorytm demozaikowania rekonstruuje brakujące kanały kolorów poprzez interpolację z danymi z sąsiednich pikseli. Więcej informacji można znaleźć w artykułach Wikipedii na temat demozaikowania oraz filtru Bayera.

Darktable oferuje kilka algorytmów demozaikowania, z których każdy ma swoją własną charakterystykę. Różnice między nimi są często bardzo subtelne i mogą być widoczne tylko podczas podglądania piksela. Ponieważ jednak program działa na zasadzie piksel po pikselu, a demosaikowanie generuje dane bazowe dla innych modułów, wybór algorytmu może mieć istotny wizualnie wpływ na jakość bardzo drobnych szczegółów zdjęcia. Może to obejmować wygląd fałszywych wzorów labiryntu, a także jakość renderowania kolorowych krawędzi.

Algorytmy interpolacji demozaikowania podatne są często na generowanie artefaktów, zwykle widocznych jako prążki mory (Moiré) podczas powiększania obrazu. Wybrany algorytm może lepiej lub gorzej radzić sobie z wcześniej istniejącymi wzorcami mory lub labiryntu w surowych danych. W takich okolicznościach VNG4 i LMMSE są często bardziej stabilne.

Dla sensorów z filtrem Bayera dostępne są poniższe algorytmy demozaikujące:

PPG był kiedyś domyślnym algorytmem demozaikowania darktable. Jest szybki, ale inne algorytmy na ogół dają lepsze wyniki.
AMAZE i RCD oferują lepszą rekonstrukcję treści o wysokiej częstotliwości (drobniejsze szczegóły, krawędzie, gwiazdy), ale mogą mieć problemy z przekroczeniami rekonstrukcji kolorów lub dodatkowym szumem w obszarach o niskim kontraście. Chociaż AMAZE często zachowuje więcej szczegółów o wysokiej częstotliwości, jest również bardziej podatny na przeregulowanie kolorów niż RCD. Ponieważ RCD oferuje teraz podobną wydajność do PPG, ale z lepszymi wynikami, jest teraz domyślnym algorytmem.
LMMSE lepiej nadaje się do zdjęć o wysokiej czułości ISO i zaszumionych niż AMAZE czy RCD, które mają w takich sytuacjach tendencję do generowania artefaktów. Inne algorytmy poradzą sobie również lepiej ze zdjęciami z wzorami mory.
VNG4 lepiej nadaje się do użycia na zdjęciach z zawartością o niskiej częstotliwości (np. obszary o niskim kontraście, takie jak niebo), ale w porównaniu z AMAZE i RCD powoduje utratę niektórych szczegółów o wysokiej częstotliwości i czasami może powodować lokalne przesunięcia kolorów. VNG nie jest już zalecane — w przypadku większości obrazów inne dostępne algorytmy zwykle zapewniają lepsze wyniki.

Uwaga: Wydajność algorytmów demozaikowania różni się znacząco, AMaZE jak dotychczas jest najwolniejszy.

🔗sensory bez filtrów Bayera

Istnieje kilka aparatów, których sensory nie wykorzystują filtra Bayera. Kamery z sensorem „X-Trans” mają własny zestaw algorytmów demozaikowania. Domyślnym algorytmem dla czujników X-Trans jest Markesteijn 1-przebiegowy, co daje całkiem dobre wyniki. Aby uzyskać nieco lepszą jakość (kosztem znacznie wolniejszego przetwarzania), wybierz Markesteijn 3-przebiegowy. Chociaż VNG na niektórych komputerach jest szybszy niż Markesteijn 1-przebiegowy, jest on również bardziej podatny na artefakty.

🔗algorytmy specjalne

Metoda brak (onochromatyczna) jest przydatnq tylko w przypadku aparatów, z których matryca filtrów kolorów została fizycznie usunięta z matrycy (np. zdrapana). Algorytmy demozaikowania zwykle rekonstruują brakujące kanały kolorów poprzez interpolację z danymi z sąsiednich pikseli. Jeśli jednak nie ma tablicy filtrów kolorów, nie ma nic do interpolacji, więc ten algorytm po prostu ustawia wszystkie kanały kolorów na tę samą wartość, co daje obraz monochromatyczny. Ta metoda pozwala uniknąć artefaktów interpolacji, które mogą wprowadzić standardowe algorytmy demozaikowania.

Metoda elementów światłoczułych nie jest przeznaczona do przetwarzania obrazu. Pobiera surowe dane z komórek i przedstawia je jako czerwone, niebieskie lub zielone piksele. Jest to przeznaczone do celów debugowania, aby zobaczyć surowe dane i może pomóc w analizie błędów generowanych przez inne algorytmy demozaikowania.

🔗algorytmy podwójnego demozaikowania

Niektóre zdjęcia mają obszary, które najlepiej demozaikować za pomocą algorytmu, zachowującego informacje o wysokiej częstotliwości (takich jak AMAZE lub RCD) oraz inne obszary, które mogą skorzystać z algorytmu bardziej dopasowanego do treści o niskiej częstotliwości (takich jak VNG4).

W podwójnych algorytmach demozaikowania (np. RCD + VNG4) dane matrycy są demozaikowane dwukrotnie, najpierw przez RCD, AMAZE lub Markesteijn 3-przebiegowe, a następnie przez VNG4. Oba zestawy demozaikowanych danych są zachowywane do późniejszego przetwarzania.

Dane z algorytmu wysokiej częstotliwości są następnie analizowane pod kątem lokalnej zmiany danych i, przy użyciu progu (w grę wchodzi nieco więcej matematyki), obraz wyjściowy jest zapisywany piksel po pikselu dla każdego kanału koloru przy użyciu danych z każdego algorytmu demozaikowania, ważonego lokalną zmianą danych.

Ogólnie rzecz biorąc, obszary o większej szczegółowości są demozaikowane za pomocą algorytmu najlepiej dostosowanego do tego celu (RCD, AMaZe, Markesteijn 3-pass), a wszelkie płaskie obszary (takie jak błękitne niebo) są demozaikowane za pomocą drugiego algorytmu (VNG4).

„Lokalna zmiana danych” jest technicznie zaimplementowana jako maska wyboru pojedynczego kanału z rozmyciem gaussowskim, obliczona na podstawie kombinacji wartości progowej i luminancji pikseli.

🔗określenie progu

Automatycznie obliczany próg jest trudny do wdrożenia. Zamiast tego do wyświetlenia maski zaznaczenia można użyć przycisku „wyświetl maskę mieszania”, dzięki czemu można ręcznie kontrolować wybór algorytmu. Im jaśniejszy piksel w wyświetlanej masce, tym więcej danych wyjściowych pobieranych jest z algorytmu wysokiej częstotliwości.

🔗kontrolki modułu

metoda: Używana metoda demozaikowania (p. wyżej).
próg krawędzi (tylko PPG): próg dodatkowego przebiegu mediany. Domyślnie „0”, co wyłącza filtrowanie mediany.
poprawianie maski (tylko LMMSE): Poprawki z algorytmem demozaicznym LMMSE. Mediana kroków uśrednia wynik. Poprawianie maski doda trochę przeliczania kanałów czerwonego i niebieskiego. Chociaż opcje doprecyzowania działają dobrze w przypadku szumu luma, mogą obniżyć jakość obrazów z dużym szumem chromatycznym.
wygładzanie koloru: Aktywuje kilka dodatkowych przejść wygładzania kolorów. Domyślnie „wyłączone”.
dopasuj zieleń: W niektórych aparatach zielone filtry mają nieco inne właściwości. Ten parametr dodaje dodatkowy krok wyrównywania w celu wyeliminowania artefaktów. Dostępne opcje to „wyłączone”, „średnia miejscowa”, „średnia pełna” oraz „średnia pełna i miejscowa”. Ta opcja nie jest wyświetlana w przypadku czujników X-Trans.
przełącz podwójny próg (tylko tryby podwójnego demozaikowania): Ustawia próg kontrastu dla trybów podwójnego demozaikowania. Niższe wartości faworyzują algorytm demozaikowania wysokiej częstotliwości, a wyższe wartości – niskiej.
wyświetl maskę mieszania (tylko tryby podwójnego demozaikowania): Pokazuje maskę mieszania, która jest używana do rozróżniania obszarów wysokich i niskich częstotliwości (regulowana przez parametr „przełącz podwójny próg”). Dla każdego piksela im jaśniejsza maska, tym więcej wyjścia modułu jest pobierane z algorytmu demozaikowania wysokiej częstotliwości.